Aula 1
IFMG - Campus Formiga
18 de agosto de 2025
Tópicos
Apresentação da Disciplina
Ambiente Computacional - Parte 1
Prof. Dr. Washington Santos da Silva
Formação Acadêmica
Áreas de Especialização
Experiência Profissional
Diretrizes para Aulas Mais Produtivas
🔊 Mantenha conversas em volume baixo
⌨️ Código com método:
95% dos erros são evitáveis com:
🤝 Inteligência colaborativa:
💪 Capacidade de Resolver Problemas
Cada erro resolvido é uma evolução da sua habilidade analítica
Ferramentas de Visualização
Resposta:
Reprodutibilidade
Personalização
Poder do código
Descrição
Quando geramos visualizações com código, cada etapa é explícita e repetível.
Podemos facilmente reutilizar ou ajustar o código para atualizar recursos visuais com novos dados, economizando tempo e garantindo consistência.
Ao contrário das ferramentas de apontar e clicar, uma abordagem de código em primeiro lugar oferece transparência, reprodutibilidade e eficiência incomparáveis.
O que é Personalização?
Usar código para criar visualizações também abre a porta para a personalização completa:
Figura 1: É hora de transformar gráficos padrão sem graça em visualizações profissionais!
Site da Disciplina
Utilizaremos também o Google Classroom para o envio de atividades.
Ferramentas do Ambiente Computacional
Linguagem R
RStudio (Ambiente de Desenvolvimento Integrado) Link para Tutorial
Sistema de Publicação Quarto Link para Tutorial
Git e GitHub (Controle de Versão) Link para Tutorial
Um Ambiente de Desenvolvimento Integrado
(Integrated Development Environment, IDE)
Ambiente de desenvolvimento que suporta múltiplas linguagens (R, Python, SQL, C++…), mas é especialmente útil para a linguagem R.
Facilita a escrita de código, gerenciamento de projetos, criação de documentos computacionais (arquivos quarto, scripts, notebooks…)
Integra ferramentas para desenvolvimento, depuração e publicação
Figura 2: Interface do RStudio: 4 Painéis
Painel Superior Esquerdo: - Editor de código - Documentos Quarto (.qmd) - Scripts R (.R)
Painel Inferior Esquerdo: - Console R (execução de comandos) - Terminal (acesso ao sistema)
Painel Superior Direito: - Ambiente (variáveis e objetos) - Histórico de comandos - Conexões - Git (controle de versão)
Painel Inferior Direito: - Arquivos - Pacotes - Ajuda - Visualização (gráficos, documentos HTML)
Usando a Guia Packages
Para instalar pacotes usando a guia Packages no RStudio:
Clique na guia Packages.
Clique em Install Packages.
Digite o nome de cada pacote que deseja instalar separados por um espaço ou vírgula na caixa de texto, ou copie os pacotes abaixo e cole na caixa de texto:
O que são projetos RStudio?
1. Definindo Git Bash como terminal padrão
Considerando que você já tenha instalado Git for Windows, siga os passos abaixo:
Clique em Tools → Global Options no menu superior
Clique na aba Terminal, terceira de baixo para cima
Na caixa New terminals open with, selecione Git Bash, em seguida, clique em Apply e depois em OK
Agora, sempre que você abrir um terminal no RStudio, ele será o terminal do Git Bash, que é mais completo e funcional.
Para abrir o terminal, clique na aba Terminal no painel inferior esquerdo do RStudio.
Para verificar se o terminal está funcionando corretamente, digite git --version e pressione Enter. Você deve ver a versão do Git instalada.
2. Configurações básicas para Projetos RStudio
Clique em Tools → Global Options no menu superior
Na aba General, desmarque as seguintes opções:
Nota: A ideia é sempre começar com um ambiente limpo, sem objetos anteriores carregados.
Visão Geral
Nesta aula, vamos criar um projeto estruturado para nossas análises
Seguiremos um fluxo organizado usando GitHub, Git e RStudio
O objetivo é criar uma estrutura padronizada para todos os alunos
Por que criar projetos estruturados?
Organização dos arquivos e códigos
Facilidade para compartilhar seu trabalho
Reprodutibilidade das análises
Integração com controle de versão
Boas práticas para ciência de dados
Etapas do Processo
Configurando o Git Localmente
Antes de começar a usar o Git, é necessário fazer uma configuração inicial básica. Essa configuração identifica quem está fazendo as alterações e só precisa ser feita uma vez em cada computador.
Configure seu nome de usuário: Abra o Git Bash e;
Configure seu email:
Verifique suas configurações globais:
Anote seu nome de usuário e e-mail!
2. Crie um Repositório no GitHub
Acesse sua conta no GitHub github.com, se não tiver, crie uma.
Selecione “Create repository”
No campo abaixo de Repository name, digite o nome do repositório: “visualizacao_dados_2025”
NÃO USE acentos, espaços vazios ou caracteres especiais!
Agora, apenas clique em “Create repository”, no canto inferior esquerdo da página.
Figura 3: Exemplo de um repositório vazio recém criando no GitHub
3. Clone o Repositório (Windows)
Se você usa Windows:
Crie uma pasta em seu computador onde deseja guardar o projeto
Navegue até essa pasta pelo Windows Explorer
Clique com o botão direito em um espaço vazio e selecione “Git Bash Here”
No terminal Git Bash que abrir, digite git clone e cole o endereço do repositório clicando no botão direito do mouse e em Paste
3. Clone o Repositório (MacOS)
4. Crie um Projeto RStudio usando a Pasta Clonada
Abra o RStudio
Clique em Project → New Project
Selecione Existing Directory
Clique em Browse e navegue até a pasta “visualizacao_dados_2025” que você acabou de clonar
Selecione a pasta e clique em Open
Clique em Create Project
Projeto Criado!
Estrutura do Projeto
vissualizacao_dados_2025/
├── dados/
│ ├── brutos/ # Arquivos originais (não editar)
│ └── limpos/ # Dados preparados (scripts mostram como gerar)
├── relatorios/ # Relatórios Quarto (.qmd)
|── scripts/ # Scripts R (.R)
├── atividades/ # Listas de exercícios (.qmd)
├── visualizacao_dados_2025.Rproj # Arquivo do projeto RStudio
└── README.md # Documentação do projetoOpção 1: Usando o Windows Explorer
No RStudio, no painel Files (canto inferior direito):
Clique em New Folder e crie a pasta “dados”
Dentro da pasta “dados”, crie as subpastas “brutos” e “limpos”
Volte à pasta principal, clique em “New Folder” e crie a pasta “relatorios”
Dentro da pasta “relatorios”, crie a subpasta “01-relatorio”
Volte à pasta principal, clique em “New Folder” e crie a pasta “scripts”
Volte à pasta principal, clique em “New Folder” e crie a pasta “atividades”
Opção 2: Usando o Terminal Git Bash
Abra o Terminal Git Bash no RStudio (aba Terminal, canto inferior esquerdo)
Digite os seguintes comandos, um por vez, pressionando Enter após cada um:
mkdir dados
mkdir dados/brutos
mkdir dados/limpos
mkdir relatorios
mkdir relatorios/01-relatorio
mkdir scripts
mkdir atividadesls no terminal.Adicionando o Primeiro Relatório com Windows Explorer
Acesse a página Cronograma do site da disclina e baixe o arquivo 01-relatorio.zip
Use o Windows Explorer para encontrar o arquivo baixado.
Descompacte o arquivo anterior e copie/recorte o arquivo 01-relatorio.qmd
Salve-o dentro da pasta “relatorios/01-relatorio”
Como descompactar arquivos ZIP?
Windows: Clique com o botão direito no arquivo ZIP → Extract All
MacOS: Dê um duplo clique no arquivo ZIP (em versões atuais, um arquivo zip é automaticamente descompactado após o download)
Linux: Clique com o botão direito → Extract Here ou use o comando unzip no terminal
Verificando o Projeto
Você pode verificar a estrutura do seu projeto usando a função dir_tree() do pacote fs.
Digite no Console R:
Seu projeto deve ter uma estrutura similar a esta:
vissualizacao_dados_2025/
├── dados/
│ ├── brutos/ # Arquivos originais (não editar)
│ └── limpos/ # Dados preparados (scripts mostram como gerar)
├── relatorios/ # Relatórios Quarto (.qmd)
│ ├── 01-relatorio/ # Pasta do primeiro relatório
|── scripts/ # Scripts R (.R)
├── atividades/ # Listas de exercícios (.qmd)
├── visualizacao_dados_2025.Rproj # Arquivo do projeto RStudio
└── README.md # Documentação do projetoParabéns!!! 👏
Você acaba de criar um projeto estruturado para a disciplina
Esta estrutura organizará nosso trabalho ao longo do semestre
Nos próximos encontros, aprenderemos a utilizar o RStudio,Sistema Quarto, R, Git e GitHub para análise de dados
Definição e importância
É um arquivo de documentação em formato Markdown que serve como porta de entrada para seu repositório.
Normalmente, é o primeiro arquivo que as pessoas visualizam ao acessar seu repositório no GitHub.
Funciona como a “página inicial” do seu projeto, explicando:
Benefícios para a disciplina:
Passos
No menu superior do RStudio clique em:
File -> New File -> Markdown File
Salve o arquivo com o nome README.md na raíz do seu projeto RStudio.
# Visualização de Dados — Bacharelado em Administração (2025/2)
Repositório pessoal da disciplina **Visualização de Dados** (30h, noturno)
do IFMG – Campus Formiga.
Este repositório consiste em um projeto RStudio que será utilizado para
desenvolver as atividades práticas da disciplina, incluindo a criação de
relatórios quarto e de scripts R para a produção de visualizações e
relatórios.
## Organização do Repositório
vissualizacao_dados_2025/
├── dados/
│ ├── brutos/ # arquivos de dados originais
│ └── limpos/ # arquivos de dados processados
├── relatorios/ # relatórios em Quarto (.qmd)
|── scripts/ # scripts R (.R)
├── atividades/ # listas de exercícios (.qmd)
├── visualizacao_dados_2025.Rproj # Arquivo do projeto RStudio
└── README.md # documentação pessoal do projeto
Como manter seu README atualizado